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p10=[0;1;1;1;0;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;0;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;1;1;0;0];%9


p=[p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10];

t=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

net=newff(minmax(p),[10,1],{'logsig','tansig'},'trainlm');

net.trainparam.show=25;
%net.trainparam.lr=0.05;
%net.trainparam.max_fail=5;
%net.trainparam.mem_reduc=1;
%net.trainparam.min_grad=1e-10;
%net.trainparam.mu=0.001;
%net.trainparam.mu_inc=10;
%net.trainparam.time=inf;
net.trainparam.epochs=1000;
%net.trainparam.goal=1e-5;

[net,tr]=train(net,p,t);

a=sim(net,p);

e=t-a;

w1=net.iw{1,1};
b1=net.b{1};
w2=net.lw{2,1};
b2=net.b{2};
